基于Matlab的红外图像的轮廓特征提取

红外图像轮廓特征的提取是其识别和判读的重要技术基础。本文将Matlab语言引入红外图像处理,介绍了Matlab语言的主要特点,给出了相应提取过程语言程序及处理结果．说明Matlab语言适用于红外图像轮廓特征的提取,该方法的提取效果优于Sobel算子法。     

基于MATLAB图像处理的齿轮零件测量技术

基于MATLAB图像处理技术,详细介绍了应用图像处理的方法 (图像灰度变换、中值滤波、直方图均衡化、二值化)对齿轮图像进行预处理并采用Canny算子进行齿轮图像的边缘提取,根据图像的轮廓对齿轮进行下一步的测量。提出了一种简单的非接触测量方法来确定齿轮各部分的尺寸。提出的基于机器视觉的齿轮尺寸测量技术具有重要的理论价值和应用前景。     

基于OpenCV的视觉手势识别

随着计算机技术的快速发展,机器学习的不断进步与深入。在互联网+的当下,人们与计算机的交互还是停留在传统的利用机器(鼠标、键盘)进行交互。目前,人们正需要研发以人为中心进行计算机交互控制。本文正是基于这一点,利用Open CV提供的各种图像处理算法,将从数学摄像头采集图像视频信息,通过灰度图处理,转化为计算机能识别的二进制图像信息,再对二值化图像进行图像滤波、分割,提取到手型后对其进行轮廓特征分析。     

基于灰色系统理论的数字图像处理算法

伴随着计算机技术的快速发展,图像处理技术在社会中的应用也越加广泛,图像分割技术优势越加显著。图像分割是图像处理上面的关键性环节,是图像处理过程中的重要因素,对于图像理论发展具有决定性因素。近年,图像分割技术已经取得了较大的成果,特别是在模糊理论和神经网络方面,众多研究程度已经开始逐渐在图像处理中应用,促进图像处理技术发展。     

基于Corvis ST医学影像的角膜轮廓提取算法

目前已有的轮廓提取算法在提取可视化角膜生物力学分析仪(corneal visualization scheimpflug technology, Corvis ST)影像的角膜轮廓中,由于角膜边缘的局部图像灰度分布相近这一特点,提取出的角膜轮廓普遍不完整或者提取的角膜轮廓边缘出现细小突出。这会使得角膜轮廓的完整性遭到破坏,提取到的角膜轮廓与实际的角膜原始图像严重不符。本文针对Corvis ST采集的角膜图像的轮廓提取问题,基于最大类间方差法(OTSU)算法设计一种高效的图像处理方法。首先,将角膜图像进行除杂、灰度化以及图像降噪等处理,达到减少图像计算量和降低数字图像噪声干扰的目的;其次,基于OTSU算法对图像进行分割,并在此基础上加入数学形态学运算,达到平滑图像边界和填充细小“孔洞”的目的;最后,采用Canny边缘检测算法提取图像中的角膜轮廓,达成提取出高完整性角膜轮廓的目的。在相同的图像数据集上,与最新的纽扣轮廓瑕疵检测系统中设计的轮廓提取算法(B-OTSU algorithm)进行了对比实验。实验结果表明,从轮廓完整性以及准确性的角度,应用本文方法提取的角膜轮廓明显优于最新的纽扣轮...     

数控加工中图像数据采集识别研究

在分析基于图像数据的数控加工技术特点基础上，重点分析了灰度化处理、二值化处理、图像的轮廓缺陷修补、轮廓提取等图像处理技术，给出了系统开发关键技术的实现方法，为开发基于图像数据的数控自动编程系统提供了条件。     

基于模型的手腕骨特征提取

图像分割和特征提取是图像处理学的经典课题之一。文中 效的手腕骨Ｘ光片图像特征提取方法,先对手腕骨Ｘ光片图像作预处理,利用灰股影的方法对各手腕骨特征区域进行了大致定位,获得区域性信息,缩小实际特征提取时的搜索;在各特征子或基于形变轮廓提取边界的原理,引物初始骨模板的形状信息及特征子区域的边界条件作为骨轮廓提取的内部能量和外部能量判据对骨边界提取的迭代过程进行引导,有效地排队非边界的信息的干扰,使处理     

MATLAB在图像处理中的应用

本文在简要介绍MATLAB软件的基础上,结合其图像工具箱,重点分析了MATLAB在图像处理和研究中的应用.并以数学形态学和边缘检测函数结合实现物体外轮廓的提取为例,表明了MATLAB可以提高实验效率,快速实现研究构想,有助于研究工作的开展.     

固液混合物体热成像图的识别处理方式研究

热成像图能够反映物体辐射的性能,可在图像处理后应用于固体与液体材料的识别,而固液混合物热成像图的图像处理是技术难点。文中旨在从固液混合物的热成像图中提取内部特征及轮廓特征,先进行包含线性灰度变换、直方图修正、PCA分析的不同顺序及组合方式的图像修正处理,后进行包含MSER特征点与Prewitt特征边界的提取,最终对处理后的图像进行比较分析,得到三条图像处理路径,分别可用于固体成分分析、液体成分分析和物体外部轮廓分析。该处理方式可用于垃圾分类与工业物料识别,具有广阔前景。     

基于硬件描述语言的图像边缘特征提取技术研究

对图像边缘特征的提取是图像处理中一项非常重要的研究内容。相比于角点信息,边缘信息对观测目标具有更丰富的表示含义,对目标外形轮廓的精确提取具有重要的研究意义。随着探测器分辨率的提升以及对数据更新率要求的提高,开发能快速高效地实现边缘提取的算法已成为人们研究的热点。着重研究了高精度图像处理算法的FPGA实现技术,并利用FPGA独有的并行流水线处理机制实现了高斯滤波、sobel算子和非极大值抑制等图像处理的基本运算。